基于人工智能自主学习的无功补偿控制系统及方法

本发明涉及无功补偿技术领域，尤其涉及基于人工智能自主学习的无功补偿控制系统及方法,无功补偿控制系统包括数据采集层、AI决策层、补偿执行层和反馈优化层，所述数据采集层包括传感器模块和数据采集模块，所述传感器模块用于采集电路中的电流和电压数据。本发明中，首先，可通过AI自主学习建立无功功率预测模型，实现补偿策略的动态优化；其次，实时实时匹配生产负荷类型，即偏差＜0.05判定为同类产品，确保补偿策略的精准性，另外，可实现SVG的瞬时无功预判与TBB/TSC的稳态补偿协同控制，提升混合补偿的响应速度与精度；最后，通过补偿后验证与模型更新机制，确保系统长期运行的适应性和稳定性。